近年来,空气污染问题引起全社会普遍关注,由空气污染引起的身体疾病尤其是呼吸疾病越来越多,严重影响人们的工作和健康。基于此,本研究从空气污染与呼吸疾病的角度分析两者之间的关系,从而为政府工作提供科学支持。运用贝叶斯CAR模型以中国51个环境重点监控城市2011-2014年呼吸疾病指标及2014年空气污染指标为研究样本,测算空气污染物对呼吸疾病的影响效应。研究结果表明:1、空气污染指标PM2.5、O3对呼吸疾病的影响效应较大,估计系数分别为0.9559、0.9042;其他污染指标NO2、SO2、CO、PM10的影响系数分别为0.4454、0.4222、0.3313、0.0619;2、考虑城市间的空间相关性后,污染指标对呼吸疾病的影响系数及置信区间更为合理,贝叶斯CAR模型的估计效果明显优于忽略空间相关性的负二项模型和泊松回归模型。基于贝叶斯模型结果对污染严重的指标进行空间杜宾模型研究,研究结果表明呼吸疾病不仅受空气污染指标影响,同时受其他指标如人均GDP,医疗资源的影响。在所有影响中,空气污染指标PM2.5影响最大,对呼吸疾病的直接效应、间接效应和总效应分别为0.077、1.314和1.391。最后以流行病学研究为基础,利用暴露-反应关系估算广州市2015年1月可归因于大气颗粒物PM2.5和PM10造成的居民健康效应;在此基础上结合各健康终点的单位经济价值估算健康经济损失。结果表明,目前大气颗粒物污染已对广州市的居民健康造成极大的损害:PM2.5造成的经济健康总损失为70.61亿元[50.84,81.59],占该地区GDP总额4.68%[3.37%,5.41%];大气颗粒物PM10对各健康终点的健康经济总损失为54.7亿元[51.57,57.81],健康经济总损失占该地区GDP总额3.63%[3.42%,3.83%]。研究结果为政府控制空气污染提供一定的科学依据,对控制大气污染、保护人民群众身体健康具有重要意义。